3. 图像小波变换的 Matlab 实现
3.1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt 函数功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指
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2024-06-16 11:47:54
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文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。目的Haar、尺度和小波函数；比较函数wavefast 和函数wavedec2 的执行时间；小波的方向性和边缘检测。步骤Haar、尺度和小波函数[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilte
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2023-03-06 09:05:44
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2023-05-06 00:55:08
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2023-10-09 22:10:22
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《维小波变换MATLAB实现》由会员分享，可在线阅读，更多相关《维小波变换MATLAB实现(15页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、二维小波变换MATLAB实现,dwt2函数 功能：二维离散小波变换 格式：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname) cA,cH,cV,cD=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 说明：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname)使用指定的小波基函数wn
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2023-10-28 13:29:42
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关于小波变换我只是有一个很朴素了理解。不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解。
傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数，变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。
小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数，变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。
不同的小波通过平移与尺度变换分解，平移是为了得到原函数的时间特性，尺度变换是为了得到原函数的频率特性。
小波变换步骤：
1.
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2020-09-10 14:02:00
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⛄一、小波变换彩色图像融合简介1 基于小波的图像融合 1.1 小波的分解和重构 小波变换是一种能够用来检测局部特征的数学工具。当然也可以将二维分解成不同分辨率的子带。由于图像为二维, 可以作以下小波分解: 其中, f (x, y) 为源图像, C0, H, G为一维小波滤波器, h, v, d分别代表水平、垂直和对角分量, H′, G′表示H, G的转置矩阵。小波变换属于可逆变换,
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2024-08-06 19:12:23
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2023-10-13 23:13:29
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本文介绍了Haar小波变换的基本原理及其离散实现方法。
介绍了离散小波变换（DWT）的核心原理与实现方法。重点阐述了从连续小波变换到DWT的离散化过程，包括尺度参数和平移
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2023-10-08 18:36:48
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2023-11-07 00:49:09
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首先直接用连续小波变换和离散小波变换，分别实现了对信号突变点的检测。然后再介绍了部分CWT和DWT的知识，以工程实现为主。 之前在不经意间也有接触过求突变点的问题。在我看来，与其说是求突变点，不如说是我们常常玩的"找不同"。给你两幅图像，让你找出两个图像中不同的地方，我认为这其实也是找突变点在生活中的应用之一吧。回到找突变点位置上，以前自己有过一个傻傻的方法
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2023-09-18 13:51:10
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二维小波变换和一维小波变换十分类似，下面直接通过例子说明。
1. 读入原始图像并显示 I_noise = imread( 'coins.png');
figure, imshow(I_noise);
title( '原始图像' 2. 对图像进行一层小波分解 dwt2 [cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(I_noise, 'bior3.7');
figure
正文这里关于基变换和伪逆做的都是简单的介绍，关于他们的更深入的理论介绍和更深入的应用介绍还需参考其他资料，然后补充。基变换基变换是图像压缩、信号压缩等应用的理论基础，通俗来讲就是对于给定的数据矩阵，我们选择一个较好的基来进行计算，目前还不错的基有傅里叶基和小波基。其中小波基有一些良好的特性，小波基中的列向量都是正交的。似乎在线性代数中，关于矩阵，我们都希望他们的基是正交的，这样会大大的方便我们的计
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2024-08-25 19:42:23
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2023-10-27 19:01:47
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2024-01-05 17:10:27
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傅里叶变换->小波变化傅里叶变换FT基础知识（FOURIER TRANSFORM，简称FT）为什么傅里叶变换可以把一个信号从时域变换到频域?先给出公式，傅里叶变换的形式为：\(X(w)=\int_{-\infty}^{+\infty} x(t) e^{-j w t} d t\)PS：傅里叶变换还存在系数，有的文章写的是 \(\frac{1}{2 \pi}\) ，有的文章写的是\(\sqrt\
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2024-01-16 16:18:57
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2023-08-30 18:50:13
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